Statistiken und Big Data random-variable

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Korrelation von logarithmisch normalen Zufallsvariablen

Gegeben und X 2 normale Zufallsvariablen mit Korrelationskoeffizienten ρ , wie finde ich die Korrelation zwischen lognormal folgenden Zufallsvariablen Y 1 und Y 2 ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Wenn nun und X 2 = & sgr; 1 Z 2 …

16 correlation random-variable lognormal

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Für iid Zufalls varianbles

Gibt es eine Verteilung für zwei iid Zufallsvariablen bei der die gemeinsame Verteilung von X - Y über die Unterstützung gleichmäßig ist [0,1]?X, YX,Y.X,YX- YX-Y.X-Y

15 distributions random-variable

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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?

Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …

15 hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information

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Wie werden zufällige automatisch korrelierte binäre Zeitreihendaten generiert?

Wie kann ich binäre Zeitreihen erzeugen, so dass: Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, 1 zu beobachten, ist angegeben (sagen wir 5%); Bedingte Wahrscheinlichkeit, 1 zum Zeitpunkt wenn der Wert bei (sagen wir 30%, wenn der Wert von war)?t - 1 t - 1tttt - 1t-1t-1t - 1t-1t-1

15 time-series random-variable simulation random-generation

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Sind die Zufallsvariablen

Können wir etwas über die Abhängigkeit einer Zufallsvariablen und eine Funktion einer Zufallsvariablen sagen? Zum Beispiel ist X2X2X^2 abhängig von XXX ?

15 probability random-variable

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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Wie werden zufällige kategoriale Daten generiert?

Angenommen, ich habe eine kategoriale Variable, die die Werte A, B, C und D annehmen kann. Wie kann ich 10000 zufällige Datenpunkte generieren und deren Häufigkeit steuern? Beispielsweise: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% Irgendwelche Ideen, wie ich das machen kann?

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Warum ist

Auf dieser zentralen AP-Seite Random Variables vs. Algebraic Variables unterscheidet der Autor Peter Flanagan-Hyde zwischen algebraischen und zufälligen Variablen. Zum Teil sagt er x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , aber X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - in der Tat ist es der Untertitel des Artikels. Was ist der grundlegende Unterschied …

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Beziehung zwischen der Summe der Gaußschen RVs und der Gaußschen Mischung

Ich weiß, dass eine Summe von Gaußschen Gaußschen ist. Wie unterscheidet sich eine Mischung aus Gaußschen? Ich meine, eine Mischung von Gaußschen ist nur eine Summe von Gaußschen (wobei jeder Gaußsche mit dem jeweiligen Mischungskoeffizienten multipliziert wird), oder?

13 normal-distribution random-variable mixture gaussian-mixture

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Was bedeutet es, wenn der Median oder Durchschnitt der Summen größer ist als die Summe der Addenden?

Ich analysiere die Verteilung der Netzwerklatenz. Die mittlere Upload-Zeit (U) beträgt 0,5 s. Die mittlere Downloadzeit (D) beträgt 2s. Die mittlere Gesamtzeit (für jeden Datenpunkt T = U + D) beträgt jedoch 4 s. Welche Schlussfolgerungen könnten gezogen werden, wenn man weiß, dass der Median der Summe viel größer ist …

13 random-variable median summations

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Parameter gegen latente Variablen

Ich habe schon früher danach gefragt und mich wirklich schwer getan, herauszufinden, was einen Modellparameter ausmacht und was ihn zu einer latenten Variablen macht. Wenn man sich also verschiedene Themen zu diesem Thema auf dieser Website ansieht, scheint der Hauptunterschied zu sein: Latente Variablen werden nicht beobachtet, haben aber eine …

13 bayesian modeling random-variable latent-variable

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Wie füge ich zwei abhängige Zufallsvariablen hinzu?

Ich weiß, ich kann Faltung nicht verwenden. Ich habe zwei Zufallsvariablen A und B und sie sind abhängig. Ich benötige die Verteilungsfunktion von A + B

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Voreingenommener Schätzer für die kleinere von zwei Zufallsvariablen

Angenommen, X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) und Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Ich interessiere mich für z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y) . Gibt es einen unvoreingenommene Schätzer für zzz ? Der einfache Schätzer von bei dem ˉ x und ˉ y beispielhafte Mittelwerte für X und Y sind, ist voreingenommen (obwohl konsistent). Es …

13 random-variable unbiased-estimator minimum

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LARS gegen Koordinatenabstieg für das Lasso

Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind jedoch auch andere Erkenntnisse erwünscht. edit: Seitdem ich die Frage …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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Bedingte Erwartung einer exponentiellen Zufallsvariablen

Für eine Zufallsvariable ist X∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda) ( E[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda} ) Ich fühle intuitiv, dassE[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x]sollte gleichx+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X]da durch die memorylose Eigenschaft die Verteilung vonX|X>xX|X>xX|X > xist dasselbe wieXXXjedoch umnach rechts verschobenxxx. Ich bemühe mich jedoch, die memorylose Eigenschaft zu verwenden, um einen konkreten Beweis zu liefern. Jede …

13 random-variable exponential conditional-expectation

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